ファインディは6月10日、開発ツールレビュープラットフォーム「Findy Tools」の新サービスとして、要件を入力するだけで求められるデータ基盤設計図を提案する「Architecture AI データ基盤」をリリースした。サービスは「Findy Tools」のアカウント登録後、無料で利用できる。

同社が展開すらう開発ツールレビューサイト「Findy Tools」で提供してきたAIを活用した既存のアーキテクチャ図改善案を提案する「アーキテクチャ壁打ちAI」、開発したいサービス要件を入力するだけで最適なアーキテクチャ構成を提案する「Findy Architecture AI」に次ぐサービスとなる。

「Findy Tools」で提供してきたアーキテクチャ支援サービスに追加された新サービス「Architecture AI データ基盤」とは

新サービス「Architecture AI データ基盤（正式名称：データ基盤アーキテクチャ自動提案機能）」は、要件を入力するだけでAIがサービスを運用するために必要なたたき台となるデータ基盤設計図の提案を行う。入力項目は「データソース」「データ量」「更新頻度」「活用方法」など、データエンジニアリングに関する専門知識を持たずとも理解できる10項目のみ。入力したデータをもとに「Ingestion」「Storage」「Transformation」「Serving」の4段階でパイプライン設計図をdraw.ioで出力する。

  • データ基盤アーキテクチャ自動提案ツールの要件入力画面(同社資料より)

    データ基盤アーキテクチャ自動提案ツールの要件入力画面(同社資料より)

作成された設計図にはアーキテクチャに関する概要の説明や利用ツールの選定理由、代替ツールなども含まれる。特にクラウド型データウェアハウスではSnowflakeやBigQuery、データパイプライン構築・運用支援ツールではdbt(data build tool)とDataform(Google Cloud Dataform)などの費用や機能なども参照し比較できるので、技術選定や予算承認のための資料としても活用できる。

  • AIで出力されたアーキテクチャ設計図(同社資料より)

    AIで出力されたアーキテクチャ設計図(同社資料より)

AIをデータ基盤における最大の課題「構築する人材不足」を解決

同サービスはデータ基盤設計にかかる時間、ツール選定や比較検討の手間、人材の不足などをAIを活用することで効率的化するツール。自社調査からデータ基盤構築の最大の課題が「構築する人材不足」にあることを特定し、データ基盤設計に必要な知識や判断基準などをAIを活用することで解決すべく「Architecture AI データ基盤」を開発している。

  • 「Data Engineering Summit 2025」申込者1,242名を対象に実施したアンケート結果より(同社資料より)

    「Data Engineering Summit 2025」申込者1,242名を対象に実施したアンケート結果より(同社資料より)

Findy Tools事業を担当している執行役員 山田 郷氏は、今回のツールについて「設計や技術選定における最初の議論の叩き台となり、他社事例も参考にしながら検討を進められる環境を提供することでより多くの企業のAI導入推進を後押ししたい」とコメントしている。同社はサービスの2026年中で累計2,000名の利用を目標にし、今後はグローバル市場への展開を視野に英語版の提供ほか、今秋にはシンガポール、米国で実証を行うという。